ubuntu2204配置cuda

✅系统版本：ubuntu22.04 LTS
✅显卡：英伟达2070S
✅CPU：i9 10900
✅主板：戴尔品牌机

教程💨💨💨💨：

ps：本人按照该方法一遍成功，但是考虑到系统，显卡型号，主板bios等原因可能出现各种问题。若有问题欢迎批评指正或提问。
建议直接用root用户，以下指令都在ssh远程连接下执行

1、卸载已有驱动

不管是否安装过驱动，都建议执行一下

sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"

2、更新系统软件包

sudo apt update

3、启用 Ubuntu 的驱动程序仓库

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

4、检查可用的 NVIDIA 驱动

ubuntu-drivers devices

5、安装驱动

有两种安装方式：

（1）指定安装，xxx对应版本，如777（编的）

sudo apt install nvidia-driver-xxx

（2）自动选择安装（我用的这个）

sudo ubuntu-drivers autoinstall

6、重启

reboot

输入

nvidia-smi

7、安装cuda

点击链接按照系统版本选择教程，按照指示安装

以ubuntu22.04为例，挨个执行命令

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6

8、重启

reboot

9、查看cuda版本

先设置环境变量以使用命令，在当前用户家目录（不一定root），比如我的用户是gg。

vim ~/.bashrc

在尾部追加

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

使环境变量生效

source ~/.bashrc

然后执行命令查看cuda版本

nvcc --version

若能够打印cuda版本，无报错，则成功

10.python验证

执行python代码（需安装好pytorch，注意cuda版本不能高于安装的cuda版本，我用的11.8）

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print(f'GPU available  : {torch.cuda.is_available()}')
    print(f'GPU count      : {torch.cuda.device_count()}')
    print(f'GPU index      : {torch.cuda.current_device()}')
    print(f'GPU name       : {torch.cuda.get_device_name()}')
    print('Training on GPU!')
else:
    print('Training on CPU!')

结果